项目简介

本项目是 吴恩达机器学习 课程的 笔记 和 作业。课程作业原先使用的是 Octave 和 MATLAB。不过笔者觉得无论是对 Machine Learning 的学习还是对未来工程项目的开发 Python 都更为合适。所以笔者就使用 Python 将课程作业重新实现了一遍。 希望这个项目能帮助大家理清课程的内容，理解算法背后的模型，掌握一些 Python 基本库的使用。

Python 依赖包

pip install numpy
pip install matplotlib
pip install scipy

第一周 | 线性回归

• 笔记
• 作业说明
• 数据：ex1data1.txt，ex1data2.txt
• 作业文件：ex1.py，ex1_multi.py

python ex1.py 
python ex1_multi.py 

第二周 | 逻辑回归

• 笔记
• 作业说明
• 数据：ex2data2.txt，ex2data2.txt
• 作业文件：ex2.py，ex2_reg.py

python ex2.py 
python ex2_reg.py 

第三周 | 神经网络 | 多分类问题

• 笔记
• 作业说明
• 数据：ex3data1.mat，ex3weights.mat
• 作业文件：ex3.py，ex3_nn.py

python ex3.py 
python ex3_nn.py 

第四周 | 神经网络 | 反向传播算法

• 笔记
• 作业说明
• 数据：ex4data1.mat，ex4weights.mat
• 作业文件：ex4.py

python ex4.py

第五周 | 方差与偏差

• 笔记
• 作业说明
• 数据：ex5data1.mat
• 作业文件：ex5.py

python ex5.py

第六周 | 支持向量机

• 笔记
• 作业说明
• cs229 讲义
• cs299 SMO
• SMO 论文
• 数据：ex6data1.mat，ex6data2.mat，ex6data3.mat，spamTrain.mat，spamTest.mat ...
• 作业文件：ex6.py，ex6_spam.py

python ex6.py
python ex6_spam.py

第七周 | 无监督学习算法 | k-means 与 PCA

• 笔记
• 作业说明
• 数据：bird_small.png，ex7data1.mat，ex7data2.mat，ex7faces.mat
• 作业文件：ex7.py，ex7_pca.py

python ex7.py
python ex7_pca.py

第八周 | 异常检测与协同过滤

• 笔记
• 作业说明
• 数据：ex8data1.mat，ex8data2.mat，ex8_movies.mat，ex8_movieParams.mat，movie_ids.txt
• 作业文件：ex8.py，ex8_cofi.py

python ex8.py
python ex8_cofi.py